Freischalten des Potenzials der Data Governance: durch das Verständnis zentraler Herausforderungen

In unserem letzten Blogbeitrag haben wir das Thema Data Governance vorgestellt: Was ist das und warum ist es so wichtig? In diesem Blog werden wir die Herausforderungen erkunden, mit denen Unternehmen zu Beginn ihrer Governance-Reise konfrontiert sind.

Unternehmen haben seit langem mit der Datenverwaltung und dem Verständnis von Daten in einer komplexen und ständig wachsenden Geschäftswelt zu kämpfen. Während operative Daten den täglichen Geschäftsabläufen ausführen, stellt das Gewinnen von Erkenntnissen und die Nutzung von Daten über Geschäftsprozesse und Workflows eine bekannte Reihe von Data Governance-Herausforderungen dar, die Technologie allein nicht lösen kann.

Jedes Unternehmen steht vor den folgenden Herausforderungen der Data Governance, und es ist wichtig, diese im Rahmen Ihrer Strategie zu berücksichtigen:

Datensilos erschweren es Unternehmen, sich ein vollständiges und genaues Bild ihrer Geschäftstätigkeit zu verschaffen. Silos entstehen naturgemäß dann, wenn Daten von mehreren operativen Systemen verwaltet werden. Silos können auch die Realität eines Unternehmens widerspiegeln. Die Überwindung dieser Datensilos, um den Datenzugriff, den Datenaustausch und die Zusammenarbeit zu fördern, wird in den kommenden Jahren eine wichtige Herausforderung für Unternehmen sein. Die richtige Datenarchitektur, um über Silos hinweg Verknüpfungen herzustellen und Erkenntnisse zu gewinnen, erfordert die Kommunikation und Koordination eines strategischen Data Governance-Programms.

Rohdaten ohne klare Geschäftsdefinitionen und Regeln sind anfällig für Fehlinterpretationen und Verwirrungen. Jede Nutzung von Daten – wie beispielsweise das Kombinieren oder Zusammenführen von Datensätzen aus mehreren Quellen – erfordert ein Verständnis dieser Daten, das über die physischen Formate hinausgeht. Das Kombinieren oder Verknüpfen von Assets über mehrere Repositories hinweg, um bessere Analysen und Erkenntnisse zu gewinnen, erfordert eine Abstimmung. Es muss mit konsistenten Stammdaten, Referenzdaten, Datenabstammung und Hierarchien verknüpft werden. Der Aufbau und die Instandhaltung dieser Strukturen erfordern die Richtlinien und die Koordination einer effektiven Data Governance.

Datenschutz und Datensicherheit sind große Herausforderungen beim Umgang mit dem zunehmenden Volumen, der Nutzung und der Komplexität neuer Daten. Da immer mehr persönliche oder sensible Daten digital gesammelt und gespeichert werden, steigen die Risiken von Data Breach und Cyberangriffen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und verantwortungsvollen Umgang mit Daten zu praktizieren, müssen Unternehmen in Lösungen investieren, die ihre Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen schützen können.

Um mehr über effiziente Datenschutz zu erfahren, schauen Sie sich den Data Differentiator an.

Da sich die regulatorische Landschaft rund um Data Governance weiterentwickelt, müssen Unternehmen über die neuesten Anforderungen und Vorgaben stets informiert bleiben. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Data-Governance-Praktiken konform sind. Sie müssen folgende Fähigkeiten besitzen:

• Datenprobleme überwachen
• Sicherstellen, dass die Daten mit der Datenqualität übereinstimmen
• Festlegung und Verwaltung von Business Rules, Datenstandards und Branchenvorschriften
• Risikomanagement im Zusammenhang mit sich ändernden Datenschutzbestimmungen

Eine 360-Grad-Ansicht von Daten bezieht sich auf ein umfassendes Verständnis aller Daten innerhalb eines Unternehmens, einschließlich ihrer Struktur, Quellen und Nutzung. Denken Sie an Anwendungsfall wie Customer 360, Patient 360 oder Citizen 360, die organisationsspezifische Ansichten bieten. Ohne diese Ansichten werden Unternehmen Schwierigkeiten haben, datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen, da sie möglicherweise keinen Zugang zu allen Informationen haben, die sie benötigen, um ihr Geschäft vollständig zu verstehen und die richtigen Ergebnisse zu erzielen.

Da die Menge der von Unternehmen generierten Daten weiter zunimmt, wird es immer schwieriger, diese Daten effektiv zu verwalten und zu kontrollieren. Dies erfordert möglicherweise die Implementierung neuer Technologien und Datenverwaltung, um das Volumen und die Komplexität der Daten zu bewältigen. Diese Technologien und Prozesse müssen übernommen werden, um im Einflussbereich der Data Governance funktionieren zu können.

Die COVID-19-Pandemie hat zu einer erheblichen Verlagerung in Richtung Remote-Arbeit geführt, was eine Herausforderung für Data-Governance-Initiativen darstellen kann. Unternehmen müssen Wege finden, Daten effektiv zu verwalten und die Einhaltung von Datenquellen und Stakeholdern in einer Remote-Arbeitsumgebung zu verfolgen. Da Remote-Arbeit zur neuen Normalität wird, müssen Unternehmen sicherstellen, dass auf ihre Daten zugegriffen und sie angemessen genutzt werden, auch wenn sich die Mitarbeiter nicht physisch im Büro aufhalten. Dies erfordert eine Reihe von Best Practices für die Data Governance – einschließlich Richtlinien, Verfahren und Technologie – um den Zugriff auf Daten und Systeme zu kontrollieren und zu überwachen.

Wenn Ihnen eine oder alle dieser sieben Herausforderungen bekannt vorkommen und Sie Unterstützung bei Ihrer Data Governance-Strategie benötigen, denken Sie daran, dass Sie damit nicht allein sind. In unserem nächsten Blogbeitrag besprechen wir die Bausteine einer Data-Governance-Strategie und teilen unsere Sichtweise zur Schaffung eines Data-Governance-Frameworks von Grund auf.

In der Zwischenzeit erfahren Sie mehr über den Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens mit dem Data Differentiator-Leitfaden für relevante Führungskräfte.